国际先进研究期刊》的研究在电子、电子、仪表工程
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g·纳文公1,j·戴维Shree2,a Kiruthiga3
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减少化石燃料储备和增加的世界人口的需求使其强制性期待能源发电的新方法。由于技术的进步和创新我们能够解决我们的能源危机和最好的答案是来自可再生能源。风力涡轮发电机和光伏电池板有他们自己的优点不造成污染环境,但他们需要高资本和安装成本。本文处理提供优化设计的独立混合发电的植物组成的风力涡轮发电机、光伏电池板和蓄电池连接到一个柴油发电机的额外需求。设计标准的主要目标是最小化总成本包括初始,运营和维护成本。这种混合系统,实现优化设计条件metaheuristics采用粒子群优化。为了说明该方法的设计过程仿真结果进行了讨论。
关键字 |
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| 能源危机、混合wind-photovoltaic系统成本最小化,粒子群优化。 | ||||||
介绍 |
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| 全球变暖和气候变化已成为一个大问题呢。正因为如此,大多数的国家已经开始将他们的注意力转向清洁绿色可再生能源。这是目前广泛使用的,给世界带来了一个光明的未来的能源需求。许多研究人员已经开始关注这个领域,因为这些是可持续的和方便的选择。太阳风混合电力系统的设计(HSWPS)在过去的十年中已经受到了相当大的关注。 | ||||||
| 尤其是主要原因采用这两种能量有两个主要原因。首先,WTG不会对环境带来任何不利影响,接着光伏阵列是耐用,无排放和需求最少的维护操作。但是这些资源是他们的主要问题是与时间有关的。太阳能不可用在夜间和阴天可以预测。同样,风能也将不可用。由于这种性质的能源,产生的功率波动将会因为能源高度依赖于天气条件。这些对电力系统的影响最小化,蓄电池等储能技术可以使用。蓄电池会吸收多余的电力供给和财政赤字在各种苛刻条件的电力系统。 | ||||||
| 在这里,我们要讨论实现方法制定各种设计标准的混合动力系统与传统的发电机通过考虑经济方面的系统作为目标函数。这有助于设计师研究系统彻底,做出必要的改变来获得完美的替代建议对这个系统的操作。由于高复杂性的设计参数,metaheuristic采用粒子群优化(PSO)的方法协助决策支持。这种优化技术已经被证明是一位杰出的优化器由于其解决困难的优化问题的能力以及其特殊的收敛性能。 | ||||||
提出了混合发电系统 |
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| 的框图,提出了集成风能、光伏电池和存储生成系统是图1所示。这个配置可以用于单机系统的研究以及网络连接系统。独立的系统,如果需求大于生成和存储的总和,那么权力必须提供的备用发电机。网络连接配置,不需要备用发电机。此外,如果总功率大于需求,生成和存储已满,那么多余的一代倾倒到外部压控电阻负载。将被加载到系统的目的是保持系统频率和电压的稳定性。如果多余的能量不能消散有效,那么它必须被处理为热量。这些能源对成本有不同的影响,环境,和可靠性。混合发电系统,它们综合在一起,相辅相成,以服务于负载同时满足一定的经济、环境、和可靠性标准。 | ||||||
目标函数 |
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| 这个研究的目标函数是开发一个独立的混合发电系统,适当设计的所有经济方面和措施受操作系统的限制。换句话说总成本降到最低。总成本(美元/年)包括初始成本,运营和维护成本(OM)为每个类型的电源,和每个设备的残值应该扣除。 | ||||||
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| 其中w s b显示风力发电,太阳能发电,和电池存储,分别;是初始成本现值的残值,价值和现在的操作和维护成本(OM)设备,分别;NP(年)项目的寿命;和Cg的年度成本从备用发电机发电。 | ||||||
答:风力涡轮发电机 |
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| 最初的成本 | ||||||
| Iw =αwAw | ||||||
| αw(美元/ m2) WTGs的初始成本。 | ||||||
| 现在的总残值 | ||||||
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| 西南(美元/平方米)每平方米是WTGs的残值, | ||||||
| 通货膨胀率β,γ利率。 | ||||||
| OM的现值 | ||||||
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| α(美元/平方米/年)年度OM单位面积成本, | ||||||
| 是升级的速度。 | ||||||
b .光伏电池板 |
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| 最初的成本 | ||||||
| 是=αsAs | ||||||
| (美元/平方米)是初始成本。 | ||||||
| 现在的总残值 | ||||||
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| (美元/平方米)的残值pv每平方米。 | ||||||
| OM的现值 | ||||||
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| α(美元/平方米/年)年度OM单位面积成本, | ||||||
| 是升级的速度。 | ||||||
c的蓄电池 |
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| 最初的成本 | ||||||
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| N是某人的寿命, | ||||||
| X是购买电池的次数在项目寿命期间, | ||||||
| Np是蓄电池的残值,忽略了在这个计算。 | ||||||
| 现在OM总成本 | ||||||
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| αOM(美元/千瓦时/年)年度OM成本每公斤瓦时。 | ||||||
d .的备用发电机 |
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| 每年的发电成本 | ||||||
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| T (8760 h)是考虑的操作时间 | ||||||
约束 |
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| 混合动力系统产生的总功率应满足电力需求时间,t和可靠性。这可以在数学上表示为 | ||||||
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| Pw -风力发电,Ps -太阳能,Pb -电池放电,Pg -权力从电网购买Pl (t),输电损耗,Pd -总负载的需求。 | ||||||
变量范围 |
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粒子群优化 |
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| PSO算法的同时维护几个候选人在搜索空间的解决方案。在每个迭代的算法,每个候选人评估解决方案的优化目标函数,确定的健康解决方案。PSO算法包括三个步骤,重复直到满足停止条件, | ||||||
| 1。计算每个粒子的适应度 | ||||||
| 2。更新个人和全球最好的健身和立场 | ||||||
| 3所示。更新每个粒子的速度和位置 | ||||||
| 每次迭代后,更新每个粒子通过两个“最佳”的价值观。第一个是最好的解决方案(健身)取得了迄今为止。健身价值也存储。这个值被称为“铅”。另一个“最佳”值跟踪的粒子群优化器是最好的价值获得迄今任何粒子在人群中。这个最佳值是全球最好的,叫“g”。找到两个最佳值后,粒子更新它的速度和位置。 | ||||||
| 群中的每个粒子的速度更新使用以下方程 | ||||||
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| 一旦计算每个粒子的速度,每个粒子的位置通过应用新的速度更新粒子的先前的位置 | ||||||
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答:算法 |
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| 该方法的计算过程如下 | ||||||
| 步骤1:指定WTG-swept的上下边界地区,光伏电池板,电池,和其他预定的参数。 | ||||||
| 步骤2:初始化每个粒子的速度和位置通过随机生成一个粒子。 | ||||||
| 步骤3:基于帕累托统治每个粒子的位置的方法,Diin人口估计。 | ||||||
| 步骤4:支配方案估计在前一个步骤集存储在档案中。 | ||||||
| 第五步:创建另一个档案存储的内存包含细节信息初始化每个粒子的个人最好成绩,pb。 | ||||||
| 第六步:增加迭代次数。 | ||||||
| 第七步:评估健身价值根据适应度函数;本文定义的健身价值成本函数,可以计算。根据健身价值,我们将决定是否解决方案是好的。更新个人最佳位置pb和g值基于内存记录。 | ||||||
| 第八步:更新速度v的每个成员Di。 | ||||||
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| 二进制编码的设计变量,位置更新成员基于离散变量的更新规则。 | ||||||
| 第十步:归档存储non-dominated解决方案应该更新基于基于帕累托最优的选择条件。 | ||||||
| 步骤11:pb在内存更新是基于个人的当前值的统治地位。如果pb主导当前个人保持相同的内存没有任何其他变更使用新的pb值更新记忆。 | ||||||
| 步骤12:如果停止准则达到下一步去其他步骤6 | ||||||
| 步骤13:在档案打印解决方案的集合可能为上述讨论系统设计标准。 | ||||||
b .流程图 |
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c算法参数 |
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| 在模拟中,人口规模和档案大小设置为100,和迭代的最大数量是不同的从100年到500年获得各种设计标准。加速常数c1和c2选为1。收敛因子被设计成在xAAµ(0,1)。惯性权重系数w随增加迭代。 | ||||||
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| 马克斯iter的最大迭代数和iter是当前的迭代次数。实验室仿真程序编码使用垫和执行在2.20 GHz的英特尔双核处理器2 gb Ram。 | ||||||
仿真结果 |
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| 模拟程序中使用的数据如表1所示。non-dominated解决方案基于帕累托优势获得了不同的设计场景使用上述过程和表2中给出。从仿真结果中,我们发现non-dominated解决方案成本函数考虑了设计标准不同参数的变化。用户可以根据个人需求选择所需的系统设计。基于各种不同的优化场景设计参数如图2所示,图3,图4, | ||||||
结论 |
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| 建议的方法被认为是获得解决方案的准确性和计算开销的混合动力系统。本文描述了技术评估和优化使用粒子群优化混合动力系统的成本。在这个方法中,混合发电系统包括风能、太阳能和蓄电池的基础上设计成本及其仿真结果讨论了更好的理解。混合提供更好的可靠性和更低的成本比个人的可再生能源。使用可再生能源提供了大量的信贷环境相比,传统的选择。提出分析允许用户研究经济和操作因素之间的交互作用,因此它提供了一个有用的工具设计和分析的成本有效的混合动力系统。这项工作可以进一步在未来进行包括在可再生能源的可用性不稳定一段时间。 | ||||||
数据乍一看 |
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引用 |
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